一种基于WOA-LSO算法的多层感知器模型的农田灌溉方法

本发明公开了一种基于WOA‑LSO算法的多层感知器模型的农田灌溉方法，涉及农业灌溉技术领域。该方法包括：获取多个样本的气象数据因子，并确定多种因子组合。通过相关性测试筛选出与土壤蒸腾量最相关的因子组合，进而确定多层感知器（MLP）模型的输入层、输出层和隐藏层节点数；构建基于WOA‑LSO算法优化的MLP预测模型，该算法通过优化MLP的权重和阈值序列，得到最优序列并赋予模型；将研究区域的目标气象数据因子输入该模型，预测未来时段的土壤蒸腾量；将土壤有效含水量和蒸腾量输入模糊推理系统，获得灌水系数，并据此计算农田所需灌水量。本发明解决了高原地区由于数据稀缺和不完整所导致的土壤蒸腾量预测不精确的问题，显著提升了土壤蒸腾量的预测准确度。